比较两种低碳水化合物饮食与标准饮食在2型糖尿病中的作用

源站描述显示,这是一项在伊朗德黑兰糖尿病诊所开展的三臂、开放标签、随机对照试验,纳入伴有中度高甘油三酯血症且超重或肥胖(BMI 25-35 kg/m²)的2型糖尿病成人患者,按1:1:1随机分配至三种为期12周的饮食干预:中度低碳水化合物高蛋白饮食、中度低碳水化合物高脂肪饮食或符合常规临床推荐的标准

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clinicaltrials
浏览 12
蛋白质预测Diabete MellitusObesity & OverweightHypertriglyceridaemia
Comparing Two Low-Carbohydrate Diets With a Standard Diet in Type 2 Diabetes

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

比较两种低碳水化合物饮食与标准饮食在2型糖尿病中的作用

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病领域,主题标签涵盖Diabete Mellitus、Obesity & Overweight和Hypertriglyceridaemia。源站描述显示,这是一项在伊朗德黑兰糖尿病诊所开展的三臂、开放标签、随机对照试验,纳入伴有中度高甘油三酯血症且超重或肥胖(BMI 25-35 kg/m²)的2型糖尿病成人患者,按1:1:1随机分配至三种为期12周的饮食干预:中度低碳水化合物高蛋白饮食、中度低碳水化合物高脂肪饮食或符合常规临床推荐的标准饮食。主要目标是比较干预前后血糖指标(HbA1c和空腹血糖)在组内及组间的变化(来源 clinicaltrials.g。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Diabete Mellitus、Obesity & Overweight、Hypertriglyceridaemia。这是一项在伊朗德黑兰一家糖尿病诊所开展的三臂、开放标签、随机对照试验。符合条件的患者——伴有中度高甘油三酯血症且超重或肥胖(BMI 25-35 kg/m²)的2型糖尿病成人——将通过连续抽样入组,并按1:1:1比例随机分配至三种为期12周的饮食干预之一:中度低碳水化合物、高蛋白饮食;中度低碳水化合物、高脂肪饮食;或符合常规临床推荐的标准饮食。鉴于干预的性质,不使用安慰剂。主要目标是确定并比较12周干预前后血糖指标——HbA1c和空腹血糖——的变化,既包括三个组内各自的变化,也包括组间的变化。次要目标包括

【主题与分类】

主题标签:Diabete Mellitus、Obesity & Overweight、Hypertriglyceridaemia。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07801378

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:糖尿病、肥胖与超重、高甘油三酯血症。这是一项三臂、开放标签、随机对照试验,在伊朗德黑兰的一家糖尿病诊所进行。符合条件的患者——患有2型糖尿病、中度高甘油三酯血症以及超重或肥胖(BMI 25-35 kg/m²)的成年人——将通过连续抽样入组,并按1:1:1的比例随机分配至三种为期12周的饮食干预之一:中度低碳水化合物、高蛋白饮食;中度低碳水化合物、高脂肪饮食;或符合常规临床建议的标准饮食。鉴于干预的性质,不使用安慰剂。主要目的是确定并比较12周干预前后血糖指标——HbA1c和空腹血糖——的变化,既包括三个组各自组内的变化,也包括组间的变化。次要目的包括比较三组之间血脂谱(甘油三酯、总胆固醇、LDL-C和HDL-C,其中甘油三酯降低被视为关键关注结局)、人体测量指标(体重、BMI和腰围)以及收缩压和舒张压的变化。

该研究还将评估各组饮食依从性的水平——通过每月自我报告的依从性问卷和24小时饮食回顾进行测量——并考察依从性与观察到的血糖、血脂和人体测量指标变化之间的关系。在12周干预期间及随后的30天随访期内,将比较各组饮食相关副作用或不良事件的发生率。在整个研究过程中,只要临床安全,参与者现有的糖尿病、血脂和血压药物剂量将保持不变,以便将观察到的变化分离并归因于饮食干预本身,而非药物变化。参与者将每月通过电话联系,以获得依从性支持和安全性监测,并将进行血液采样(空腹血糖、H

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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